老侯带你学Tensorflow之19篇

    学习一门新技术，必定要有技巧，找到学习的捷径就能事半功倍。现现在人工智能产业发展迅猛，做为一名程序员来讲，不懂点深度学习的知识很容易被时代抛弃。

    那么应该学习什么技术呢？笔者觉得当今世上有两大深度学习框架值得研究，一个是大名鼎鼎的Tensorflow，它是谷歌公司出品的开源框架；另外一个是Facebook主导开发的Pytorch框架。这两个框架都是什么优秀的深度学习框架，总的来讲Tensorflow的流行程度更广一些。

   深度学习要想学的深，除了懂软件，还得懂一些算法知识。固然笔者从没想过去专研的那么深，那是博士们该作的事。那么对于想跳槽到人工智能领域拿高薪的程序员来讲，学习干货快速掌握Tensorflow的开发，并能娴熟自如的应用到工做中去，才是当前最迫切须要作的事啊！

    笔者整理了学习Tensorflow的一些关键点，只要按照这个步骤踏踏实实的去学习，以笔者的经验一两个月的时间足够成长为一名优秀的Tensorflow工程师了。

    如下是整理出来的Tensorflow学习19篇。

（1）tensorflow的环境安装

（2）tensorflow基本操做实战。

（3）tensorflow线性回归模型及原理讲解

（4）损失函数和梯度的概念

（5）全链接层、激活函数和Dropout

（6）图像的基本知识和操做

（7）卷积和池化的原理

（8）图像卷积模型CNN的实战讲解

（9）词向量操做实战讲解

（10）用CNN实现文本分类

（11）LSTM模型讲解

（12）用LSTM实现文本分类

（13）提升篇：生成对抗网络

（14）提升篇：个性推荐的原理和实践

（15）提升篇：残差网络

（16）强化学习之DQN

（17）强化学习之策略网络

（18）强化学习之Actor-Critic

（19）强化学习之DDPG

学了这19篇，基本上Tensorflow就全盘掌握了。